ScholarGate
Asisten
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Model Difusi yang Disesuaikan (Fine-Tuned Diffusion Model)

Model difusi yang disesuaikan mengadaptasi model difusi penghilang derau besar yang telah dilatih sebelumnya — seperti Stable Diffusion atau DALL-E — ke subjek, gaya, atau domain tertentu dengan melanjutkan pelatihan pada kumpulan data kecil yang dikurasi. Teknik seperti DreamBooth, inversi tekstual, dan LoRA membuat adaptasi ini layak pada perangkat keras konsumen sambil mempertahankan kemampuan generatif umum.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Ruiz, N., Li, Y., Jampani, V., Pritch, Y., Rubinstein, M., & Aberman, K. (2023). DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 22500–22510. DOI: 10.1109/CVPR52729.2023.02155
  2. Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Denoising Diffusion Probabilistic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/id/deep-learning/fine-tuned-diffusion-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateFine-Tuned Diffusion Model (Fine-Tuned Denoising Diffusion Probabilistic Model). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/deep-learning/fine-tuned-diffusion-model · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026